基于GPU的并行奇异值分解最小平方估计算法

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhang506079845

【摘要】

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对奇异值分解（SVD）求解最小平方估计的问题进行了研究.提出迭代式分割与合并的算法（IDMSVD）,目的是解决奇异值分解在估计参数时非常耗费内存空间的问题.基于IDMSVD提出了并行IDMS

【作者】

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李繁金明录刘继

【机构】

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大连理工大学电子信息与电气工程学部,新疆财经大学网络与实验教学中心,新疆财经大学统计与信息学院

【出处】

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计算机科学

【发表日期】

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2014年6期

【关键词】

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奇异值分解最小平方估计并行处理 SVD Least squares estimation Parallel processing

【基金项目】

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国家自然科学基金（71261025）资助.

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对奇异值分解（SVD）求解最小平方估计的问题进行了研究.提出迭代式分割与合并的算法（IDMSVD）,目的是解决奇异值分解在估计参数时非常耗费内存空间的问题.基于IDMSVD提出了并行IDMSVD算法,并使用GPU实现之.实验结果显示,IDMSVD可以有效地解决SVD求最小平方解耗费运行时间与内存空间的问题,并行IDMSVD算法可进一步改善IDMSVD的运行时间.

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